package com.demo.LSTM;

import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.deeplearning4j.nn.api.Model;

public class LoadPredictionExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 假设已经准备好了训练数据和模型，包括季节、节假日、负荷特性、气象因素、政策因素、经济因素和负荷管理措施等影响因素

        // 加载训练数据
        // X_train 是训练集的输入数据，形状为 [样本数, 时间步长, 特征数]
        // y_train 是训练集的目标数据，形状为 [样本数, 目标特征数]
        INDArray X_train = Nd4j.create(new double[][][] { 
            { { 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8 } }, 
            { { 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9 } } 
        });
        INDArray y_train = Nd4j.create(new double[][] { { 0.9 }, { 1.0 } });

        // 加载模型
        Model model = loadModel();

        // 假设已经准备好了最新的输入数据，包括季节、节假日、负荷特性、气象因素、政策因素、经济因素和负荷管理措施等影响因素
        // latest_input 是最新的输入数据，形状为 [1, 时间步长, 特征数]
        INDArray latest_input = Nd4j.create(new double[][][] { 
            { { 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0 } } 
        });

        // 进行未来4小时的负荷预测
        //INDArray predicted_load = model.output(latest_input);

        // 打印预测结果
        //System.out.println("Predicted load for the next 4 hours: " + predicted_load);
    }

    private static Model loadModel() {
        // 加载模型的代码
        // 返回已加载的模型对象
        return null;
    }
}
